El suicidio es un flagelo enorme para nuestra sociedad, un hecho desconcertante que deja sin respuestas a todos los que quedan y que de una u otra manera fueron parte del entorno del individuo que se quitó la vida. Científicos de varias universidades estadounidenses, sobre todo de “Carnegie Mellon” y la Universidad de Pittsburgh crearon un programa de computación con inteligencia artificial capaz de identificar personas con pensamientos suicidas basándose en exploraciones cerebrales. Si bien el estudio es relativamente pequeño, según los investigadores, el método podría ser utilizado en un futuro no muy lejano para diagnosticar afecciones de salud mental.
Datos CanadiensesLos casos de suicidio en Canadá superan los 3.728 suicidios promedio por año desde el 2009. Un estudio llamado “Suicidio, la epidemia escondida”, publicado hace ya más de una década por la “Canadian Medical Association Journal”, daba cuenta que las enfermedades mentales se convierten el primer factor de riesgo ante este fenómeno con la depresión en primer lugar. En cifras globales, casi un millón de personas mueren por año en el mundo, cifra que provoca que los científicos pongan una mirada especial para poder tratar de anticipar el terrible final.
Este estudio publicado en la revista “Nature Human Behavior” indica que los investigadores participantes observaron la actividad cerebral de dos grupos de adultos, uno con marcados pensamientos suicidas y otro que no, mientras reflexionaban en conceptos particulares como “muerte”, “crueldad”, “problemas”, y “preocupación” entre otros. El análisis cerebral a través de un escáner cerebral basado en un algoritmo específico de aprendizaje por máquinas (Gaussian Naive Bayes) predijo quién tenía pensamientos suicidas con una precisión del 91% basándose en las alteraciones de la resonancia magnética funcional con ciertos datos neuronales relacionados con conceptos utilizados. Una clasificación similar discriminó con un 94% de precisión a nueve personas de entre el grupo con “tendencias autodestructivas” que ya habían intentado suicidarse. Según los investigadores, un dato importante para este estudio es la emoción evocada en el momento de la utilización de los conceptos dejó una firma neuronal que sirve como alternativa para el despistaje con un 85% de precisión en la clasificación grupal.
Foto: CARNEGIE MELLON UNIVERSITY/www.cmu.edu/
El estudio fue realizado con 17 jóvenes adultos de entre 18 y 30 años que recientemente habían reportado ideas suicidas a sus terapeutas, y un grupo de control de otros 17 participantes que no tenían ninguna indicación de ideas autodestructivas. Los autores insisten que si bien la muestra puede parecer que no es significativa por el número de participantes, los resultados son importantes para la investigación. El Dr. Marcel Just aseguró que este método no “garantiza” revelar los pensamientos suicidas, al menos, no en su forma actual. Todas las conclusiones fueron obtenidas a partir de estos participantes voluntarios; lo que queda por investigar es justamente si una persona que internamente tiene este tipo de pensamientos y que no lo ha expresado, podría producir resultados similares. En cierta manera, se piensa que si estas personas saben que un médico busca cierta actividad cerebral específica, podrían suprimir sus reacciones en un intento por ocultar los pensamientos más íntimos, posiblemente relacionados con el suicidio.
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Hasta el momento, la única manera en que un terapeuta sabe a ciencia cierta las intenciones de un paciente es gracias a que este se lo comunica, aunque se sabe que muchos no lo hacen. Es ahí donde está puesto el esfuerzo, es decir, que la inteligencia artificial conjuntamente con otro tipo de herramientas puedan predecir estas intenciones para evitar lo peor.
Sin embargo, aun con estas variables y aspectos poco claros todavía, los científicos piensan que utilizando equipos menos visibles con la ayuda de otro tipo de métodos de prueba, este estudio sería capaz de establecer una base biológica y neurocognitiva para la representación de conceptos alterados en participantes con ideas suicidas, lo que permitiría una clasificación de la afiliación a dicho grupo.
Fuentes: Nature Human Behavior, CMU, Wired, The Verge, otras
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